- 推荐系统的运行在很大程度上依赖于领域，获取一个系统给出的推荐并将其传递给另一个系统并不是一件容易的事情。因此，教育推荐系统面临的挑战是如何更好地理解用户的兴趣和领域的目的[21教育推荐 12]
- 如今，教育资源的数量在不断增长，这使得传统搜索引擎越来越难以满足学生在学习过程中对教育产品和服务信息的在线搜索需求[21教育推荐 15]
- 在教育领域内，目标用户是学生、教师和学术顾问，推荐的元素是教育材料、学习对象、论文、大学以及关于课程、学生表现和学习领域的信息[21教育推荐 11]。
- 在文章分析中发现的一个特征是教育领域中数据的异质性，其中[69]表明来自多个异质性来源的数据的整合有助于系统改进建议。还需要更详细地研究基于语义方法的算法，其思想是使用本体知识来描述元素，以便获得其内容的详细表示。这反过来可能有助于从建议的教育材料的相关性方面改进从建议中获得的结果，并因此将改进学生的学习过程 [21教育推荐]
2.3.6 教育推荐28页
- 在传统的课堂或讲堂教育形式的基础上，通过e-learning形成了一种新的教育趋势，称为智能学习(Smart Learning)，即通过在线环境进行学习[140]。随着各种智能设备的普及和无线网络的发展，智能教育已经开始逐步应用于教育中。智能教育可以获取大量的数字资源，无缝地为学习者的需求、目标、才能和兴趣提供个性化的学习，而不受时间和空间的限制。此外，教育形式也有所改善，反映了数字化时代的学习趋势[141,142]。因此，使用推荐系统的教育服务领域根据学习者的学习风格和知识水平提供学习资源，从而提供有效、高效的学习体验。也就是说，可以为学习者提供个性化的学习内容。 (教育推荐28页)
- 此外，将基于知识的此外，将基于知识的模型和本体技术与现有的协同过滤模型相结合，可以缓解基于学习者之间语义相似度的数据稀疏问题，生成更合适的推荐[7,148]。
- Tarus等[7]提出了一种基于基于知识的协同过滤模型的在线学习资源推荐系统，利用本体技术和顺序模式，考虑学习者的顺序学习模式，基于学习者和学习资源的知识得出用户之间的相似度挖掘(SPM)算法。本文提出的混合算法结合了CF、本体和SPM，并与CF算法和“CF+本体”算法进行了性能对比实验。三种算法在邻居数为20时均显示出最优的MAE值。此时，提出的混合算法的MAE值为0.66，“CF+本体”和CF的MAE值分别为0.69和0.76。此外，本文提出的混合算法在精度和召回指标上均优于其他两种算法。在学习者对系统的满意度评价中，94%的学习者对所提系统的推荐表示满意，对“CF+本体”和CF算法的满意度分别为76%和62%。通过这一点，我们证明了所提算法在预测精度方面优于其他两种算法，能够提供适合学习者的高质量推荐。
- 在针对学习者与学习对象相似度的推荐适合学习者的学习内容的研究中，主要是在分析了学习者的概要信息和学习对象信息后，采用基于内容的过滤推荐模型[143-145]。Shu等[144]的研究采用了基于内容的过滤推荐模型，该模型利用神经网络技术学习学习资源文本数据，并结合学习者的喜好为学习者提供适当水平的学习材料。为了评价本文提出的CBCNN算法的性能，将其与现有的传统推荐算法和最先进的推荐方法进行了比较。因此，CBCNN的MAE和RMSE指标分别为2.6032和3.3841，是其他算法中最低的，证明了其推荐性能的准确性。此外，众所周知，基于knn的推荐方法在目标函数方面比其他推荐方法更有优势，在非knn模型中，本文提出的推荐算法在Precision、Recall和F-Measure值方面表现最好。实验结果证明，CBCNN可以缓解冷启动问题，并为合适的学习资源提供建议。同样，Chen等人[145]也提出了基于学习者信息和学习资源的马尔可夫决策过程的数学框架，以及引入了Plain Vanilla系统的自适应学习系统。